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大数据的生命周期的九个时刻
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-28 热度：191
企业建立大数据的生命周期应该包括这些部分：大数据组织、评估现状、制定大数据战略、数据定义、数据收集、数据分析、数据治理、持续改进。 一、 大数据的组织[详细]
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分析大数据：“数”中自有黄金屋
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-28 热度：82
新的石油、类似货币或黄金的新型经济资产、未来的自然资源 今天，当人们在评价种类广泛、数量庞大、产生和更新速度惊人的大数据时，几乎没有人会吝啬这些极富有[详细]
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运营商众说纷纭 大数据长路漫漫
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-28 热度：160
大数据、云计算是时下最热门的词汇，几乎所有行业在不同业务中都对大数据有所应用。有数据显示，2012年全球产生2.4ZB的数据，相当于3Trillion（万亿）的DVD，到2[详细]
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数据中心安全防护亟待突破近况
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-28 热度：169
用户访问数据中心，以及数据中心直接的访问流量都会导致南北向流量继续增长，导致大型数据中心出口带宽流量会由目前的超过200Gbps，到2015年将接近1Tbps的水平。[详细]
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分析称大数据需要SDN
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-28 热度：150
研究机构Internet2的总裁兼首席执行官David Lambert称，常规的放之四海而皆准的intenet无法抵挡海量数据大潮来袭，而SDN让海量数据及内容的缓存和分发变得更简单[详细]
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数据中心建设规划应遵循四大导向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-28 热度：127
全球各大网站仅数据中心的用电功率，就相当于30个核电站的供电功率，这是美国媒体2012年的调查数据。虽然这一数据已经足够惊人，但是实际情况是，在互联网和云计[详细]
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盘点“大数据”的发展之惑
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-28 热度：71
在2012年年底之时，有人将2013年称之为大数据元年，该观点认为，在经过2012年对大数据概念的解析和炒作后，大数据将在2013年进入真正的实际应用阶段。而事实上，[详细]
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大数据的时代 让APP读懂你的喜爱
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-28 热度：118
当城市开始飞速发展，世界变化已经让人应接不暇的时候，唯有跟上才不算掉队。这是一个信息化的时代，也是一个信息过度膨胀的时代，也许每天打开邮箱接收到的邮件[详细]
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利用大数据这把“双刃剑”
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-28 热度：113
大数据技术的挑战和启示 目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息[详细]
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甲骨文中间件解决计划满足用户新需求
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-28 热度：149
如今的中间件市场，客户的要求在发生变化。普遍的需求是性能更加高，可用性更加强，并且可扩展性更加好的解决方案。都希望做一次应用开发即可在不同的环境下和终[详细]
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云计算之外的思考：智能边缘是计算和AI的未来
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-27 热度：188
智能边缘正在将智能设备和物联网从数据收集点转变为真正的智能平台，这些平台可以为组织实时提供丰富和准确的见解。 基于云计算的人工智能系统的平均推理速度大约为1.5秒。智能边缘可以将其速度降低到1～15毫秒。延迟大幅减少将使得许多未来的技术应用(例如[详细]
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AI、大数据等将成为今后十年汽车产业的核心力量
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-27 热度：71
汽车产业体现了一个国家的综合能力，应该把汽车产业的转型升级作为制造业转型升级的重中之重。3月7日，全国人大代表、上汽集团董事长陈虹在十三届全国人大四次会议上海代表团举行的小组会议上对汽车行业创新发展作了交流发言。 在陈虹看来，人工智能引领的第[详细]
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人工智能将如何推动产业转型
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-27 热度：119
在这样技术先进的世界中，诸如检查之类的关键工业流程仍然效率低下，成本高昂，并且造成资金浪费。 一些国家已经意识到效率低下的情况。根据国际货币基金组织的一项研究，由于效率低下，一些国家浪费了约三分之一的基础设施支出。调研机构麦肯锡公司估计，随[详细]
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关于AI工程可能不知的7件事
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-27 热度：87
众所周知，商业世界的变化速度比人们想象的还要快。为了解决这个问题，需要采用和实施动态技术和工程实践，以便企业的业务保持无缝运行。在众多新兴技术中，人工智能工程是最重要和最有意义的技术。对于这一领域不熟悉的人们来说，需要了解有关人工智能工程[详细]
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有关AIOps的6个误解和介绍
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-27 热度：115
究竟什么是AIOps?IT领导者需要了解有关AIOps的常见误解，特别是了解对于AIOps方法为何符合或不符合目标的解释。 你认为DevOps很难理解吗?可以先了解AIOps。调研机构Gartner公司于5年前首次创造了这个术语，AIOps的含义如今已从Algorithmic IT Operations(基[详细]
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AI和大数据对中​​小企业电话营销策略的影响
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-27 热度：164
无论是中小型企业还是大型企业，电话推销都是增加产品销量和开展业务的最有效策略之一。 随着技术的不断进步和资源的可用性，大型企业已经开始将人工智能和大数据作为其日常电话营销业务的一部分。另一方面，人工智能开始以更合理的价格为小企业提供电话服务[详细]
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值得关注的3个数据分析和人工智能走向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-27 热度：140
随着组织继续应对冠状病毒疫情，以证明数据分析和人工智能的投资回报率，实现智能自动化以及利用数据的多样性、公平性、包容性至关重要。 数据分析是一个不断发展的领域。很多组织在2020年初继续在数字分析方面投入大量资金，以支持数字化转型。但是如今的数[详细]
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自适应计算如何克服人工智能产品化的挑战
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-27 热度：147
人工智能技术如今发展迅速，创新步伐不断加快。尽管软件行业已经成功地部署了人工智能，但是就人工智能的产品化来说，包括汽车、工业、智能零售在内的硬件行业仍处于起步阶段。仍然存在很大差距，并阻碍了人工智能算法概念验证(PoC)成为真正的硬件部署。这些[详细]
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人工智能治理如何在收获回报的同时减少风险
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-27 热度：77
人工智能治理涉及企业内的许多功能和领域，其中包括数据隐私、算法偏见、合规性、道德等方面。因此，企业解决使用人工智能技术的治理问题需要在许多层面上采取行动。 塔塔咨询服务公司数据和分析业务负责人Kamlesh Mhashilkar说：人工智能治理并不只在IT层面[详细]
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人工智能，自动化和工作的未来以及需要关注和克服的问题
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-27 热度：165
随着机器日益补充工作场所的人力劳动，我们都需要做出调整以获得收益。 自动化和人工智能(AI)正在改变企业，而且将通过对生产力所做的贡献来促进经济增长。它们还将有助于解决从健康到气候变化等领域的巨大社会难题。 与此同时，这些技术将改变工作性质和工[详细]
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AI如何使边缘计算和物联网更智能
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-27 热度：105
在边缘采用人工智能不仅可以减少网络延迟和运营成本，而且可以提高安全性，并释放分布式智能的能力。 如今，很多事物被称为智能设备，其中包括从灯泡到汽车等。而这些事物的智能化都来自某种形式的人工智能或机器学习技术。 人工智能不再局限于应用在大型数[详细]
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AI的市场驱动因素、制约因素和机会
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-27 热度：83
如今，越来越多的企业依靠人工智能技术为运营业务提供帮助。这项技术非常具有建设性，可以执行各种复杂而繁琐的任务，从而提高了员工的工作效率。使用人工智能技术还可以帮助企业应对网络安全风险，并防止潜在的数据泄露。本文对人工智能的市场主要驱动因素[详细]
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人工智能正在改变数字营销行业
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-27 热度：54
人工智能正在重塑数字营销行业吗?是的!近年来，人工智能已经成为数字营销领域中至关重要的技术，全球各地的数字营销人员都在利用人工智能来简化和优化营销活动，并在数字时代赢得客户的忠诚度。对于大多数人来说，人工智能似乎更像是一个神话，而不是真相。[详细]
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AI如何为临床试验提供无摩擦的患者匹配
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-27 热度：108
冠状病毒疫情强调了医疗机构与癌症作斗争的重要教训：如果先进的工具不能在临床环境中广泛应用，那么对于研究来说无济于事。 这场疫情凸显了医疗保健行业一些效率低下的方面。例如，在冠状病毒爆发之初，引起了人们对呼吸机和个人防护设备紧缺的关注。然后，[详细]
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我国大数据产业链雏形可能初显
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-27 热度：172
中国电子信息产业发展研究院主办的云计算会议上提出，2012年，大数据产业链雏形已经初显，围绕大数据的产生与集聚、组织与管理、分析与发现、应用与服务各层级正[详细]
